CELLO: Causal Evaluation of Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2406.19131v1 📥 PDF

作者: Meiqi Chen, Bo Peng, Yan Zhang, Chaochao Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CELLO以解决大规模视觉-语言模型因果推理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果推理 视觉-语言模型 数据集构建 多模态学习 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有的因果推理研究主要集中于常识因果关系，缺乏对人类与物体交互的深入理解，限制了应用场景。
  2. 本文提出了一种新的因果定义，并构建了CELLO数据集，包含明确的因果图，涵盖多层次因果关系。
  3. 实验结果显示，当前LVLMs在因果推理任务上表现不佳，但通过CELLO-CoT策略可以显著提升其性能。

📝 摘要（中文）

因果推理是人类智能的基础，对现实环境中的有效决策至关重要。尽管大规模视觉-语言模型（LVLMs）取得了显著进展，但它们在理解因果关系方面的能力仍不明确。现有研究通常集中在事件和/或行为之间的常识因果关系上，这不足以满足如具身代理等应用的需求，并缺乏正式因果推理所需的明确因果图。为克服这些局限性，本文提出了一种细粒度的统一因果定义，涉及人类和/或物体之间的交互。基于该定义，我们构建了一个新数据集CELLO，包含14,094个因果问题，涵盖发现、关联、干预和反事实四个因果层次。实验表明，当前的LVLMs在因果推理任务上仍面临挑战，但可以通过我们提出的CELLO-CoT策略显著提升表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模视觉-语言模型在因果推理方面的不足，现有方法未能充分考虑人类与物体之间的交互关系，缺乏明确的因果图。

核心思路：通过提出细粒度的因果定义，构建包含多层次因果关系的CELLO数据集，增强模型对因果推理的理解能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、因果图设计和CELLO-CoT策略。数据集涵盖发现、关联、干预和反事实四个层次，提供丰富的因果问题。

关键创新：最重要的创新在于引入了明确的因果图，超越了传统的常识因果关系，提供了更为系统的因果推理框架。

关键设计：在数据集构建中，采用了多样化的因果问题设计，并在CELLO-CoT策略中引入了因果启发式的思维链提示，提升了模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前的LVLMs在CELLO数据集上的表现仍然不足，尤其是在因果推理任务中。然而，通过引入CELLO-CoT策略，模型的性能得到了显著提升，具体提升幅度未知，展示了因果推理在多模态学习中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、机器人等需要复杂决策的系统。通过提升模型的因果推理能力，可以使这些系统在动态环境中做出更为合理的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Causal reasoning is fundamental to human intelligence and crucial for effective decision-making in real-world environments. Despite recent advancements in large vision-language models (LVLMs), their ability to comprehend causality remains unclear. Previous work typically focuses on commonsense causality between events and/or actions, which is insufficient for applications like embodied agents and lacks the explicitly defined causal graphs required for formal causal reasoning. To overcome these limitations, we introduce a fine-grained and unified definition of causality involving interactions between humans and/or objects. Building on the definition, we construct a novel dataset, CELLO, consisting of 14,094 causal questions across all four levels of causality: discovery, association, intervention, and counterfactual. This dataset surpasses traditional commonsense causality by including explicit causal graphs that detail the interactions between humans and objects. Extensive experiments on CELLO reveal that current LVLMs still struggle with causal reasoning tasks, but they can benefit significantly from our proposed CELLO-CoT, a causally inspired chain-of-thought prompting strategy. Both quantitative and qualitative analyses from this study provide valuable insights for future research. Our project page is at https://github.com/OpenCausaLab/CELLO.